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Biobart Radiology Summarization

由 hamzamalik11 开发
基于BioBart的序列到序列模型,用于将放射学发现总结为印象,训练数据包含70,000份放射学报告。
下载量 28
发布时间 : 8/1/2023

模型简介

该模型用于从放射学报告中生成准确且信息丰富的印象,改善放射科医生与其他医疗保健提供者之间的沟通。

模型特点

医学领域专业化
基于生物医学预训练模型BioBart微调,专门针对放射学报告优化
大规模训练数据
使用70,000份放射学报告进行训练,确保模型对各类放射学发现的覆盖
临床沟通优化
生成的印象格式符合临床需求,便于医疗专业人员快速获取关键信息

模型能力

放射学报告摘要
医学文本生成
临床信息提取

使用案例

放射科
CT报告摘要
将详细的CT检查发现总结为简洁的临床印象
提高放射科医生与临床医生之间的沟通效率
MRI报告摘要
从复杂的MRI检查结果中提取关键发现并生成总结
帮助临床医生快速掌握患者状况
临床决策支持
急诊报告快速解读
在急诊情况下快速生成放射学检查的关键发现摘要
缩短急诊决策时间
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